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【MSO2陪你上路帶你飛】系列之三：快速識別和調試問題[測試測量][汽車電子]

　　嵌入式系統(tǒng)應用程序出現(xiàn)在眾多行業(yè)和普通消費者每天使用的各種電子產(chǎn)品中，包括從汽車和卡車到洗碗機、兒童玩具和移動電話。市場調研報告顯示，到2025年，嵌入式系統(tǒng)市場預計將增長到1162億美元，這主要源自汽車行業(yè)對先進駕駛輔助系統(tǒng)以及電動和混合動力汽車的需求急劇增長。

發(fā)表于：2023/4/11

羅德與施瓦茨和SatixFy共同展示寬帶DVB-S2X波束跳動和DVB-RCS2傳輸技術[通信與網(wǎng)絡][航空航天]

　　2023衛(wèi)星展上，羅德與施瓦茨（以下簡稱“R&S公司”）與以色列SatixFy公司展示了寬帶1000 MHz DVB-S2X軟件定義無線電（SDR）調制解調器ASIC，相當于在一個共同的測試設置中，將8個VSAT調制解調器放在一個芯片上。同時R&S展示了端到端的測試基礎設施，其中包括R&S SMW200A矢量信號發(fā)生器和R&S FSW信號和頻譜分析儀，以及SatixFy的Sx3099調制解調器ASIC，演示DVB-S2X Annex E寬頻帶波束跳變和高比特率DVB-RCS2傳輸。

發(fā)表于：2023/4/11

Qi®充電獲得亟需的安全性能提升[電源技術][安防電子]

　　新技術的出現(xiàn)受到了反對意見的阻礙，Qi感應式充電技術頗費時日才被廣泛接受。因此，雖然Qi早在2010年就已發(fā)布，但又過了五年才占據(jù)主導地位。自那時起，無線充電聯(lián)盟（WPC）對Qi進行了重大改進，但直到2021年初，聯(lián)盟才增加了一項協(xié)議，從而使支持Qi的設備制造商能夠驗證充電器的身份及其對Qi規(guī)范的遵守情況。這項功能可以剔除那些可能損害甚至損毀其充電產(chǎn)品的充電器，因此無疑是Qi 1.3中最重要的新特性。

發(fā)表于：2023/4/11

MIPI提高新一代圖像數(shù)據(jù)的傳輸性能[人工智能][物聯(lián)網(wǎng)]

　　隨著全球汽車市場的快速發(fā)展，我們可以看到技術在多個維度上的快速迭代和演化，例如智能網(wǎng)聯(lián)汽車和自動駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）的進步。智能化、互聯(lián)化趨勢給汽車系統(tǒng)內日益復雜的傳感器與圖像傳輸?shù)膮f(xié)作帶來了新的挑戰(zhàn)。

發(fā)表于：2023/4/11

英飛凌推出 256 Mbit SEMPER? Nano NOR Flash 閃存產(chǎn)品，[電子元件][消費電子]

　　【2023 年 04 月 10日，德國慕尼黑訊】英飛凌科技股份公司（FSE 代碼：IFX / OTCQX 代碼：IFNNY）近日推出 SEMPER? Nano NOR Flash 閃存產(chǎn)品。這種存儲器經(jīng)過專門優(yōu)化，適合在電池供電的小型電子設備中使用。健身追蹤器、智能耳機、健康監(jiān)測儀、無人機和 GPS 導航等新型可穿戴應用及工業(yè)應用不斷涌現(xiàn)，有助于實現(xiàn)精準跟蹤、記錄關鍵信息、增強安全性、降低噪聲等更多功能。這些先進的功能和使用場景要求在體積更小的電子設備中配備更大容量的存儲器。據(jù)Omdia 數(shù)據(jù)顯示，藍牙耳機和頭戴式耳機市場預計將以 25% 的年復合增長率提升，到 2024 年將超過 10 億個。

發(fā)表于：2023/4/11

電能質量監(jiān)測第1部分：符合標準的電能質量測量的重要性[測試測量][汽車電子]

　　本文討論了電能質量（PQ）測量在當今電力基礎設施中的重要性，并回顧了PQ監(jiān)測的應用領域。本文將介紹IEC電能質量標準及其參數(shù)。最后，本文總結了A類和S類電能質量儀表的主要區(qū)別。后續(xù)文章將闡述關于“如何設計符合標準的電能質量儀表”的推薦解決方案。

發(fā)表于：2023/4/11

哪些傳感器嵌入式功能適用于我的應用？[MEMS|傳感技術][工業(yè)自動化]

　　本文介紹部分意法半導體MEMS傳感器所具備的嵌入式可編程功能，特別介紹了有限狀態(tài)機（FSM）、機器學習內核（MLC）和智能傳感器處理單元（ISPU）

發(fā)表于：2023/4/11

異構集成推動面板制程設備（驅動器）的改變[電子元件][消費電子]

　　異構集成將單獨制造的部件集成一個更高級別的組合，該組合總體上具有更強的功能、更好的操作特性，以及更低的成本。這種更高級別的組合稱為系統(tǒng)級封裝（SiP）。異構集成最初是在高性能計算設備上進行，這些設備通常被用于機器學習和人工智能應用。

發(fā)表于：2023/4/11

集成式光學接收器如何滿足床旁檢測儀器的未來需求[測試測量][醫(yī)療電子]

　　體外診斷（IVD）系統(tǒng)依賴光學接收器技術來獲得高靈敏度的具體診斷結果，諸如ELISA和PCR等成熟技術即利用熒光光學接收鏈來執(zhí)行診斷檢測。同樣地，床旁檢測（PoC）也采用光學接收器作為強有力的工具來創(chuàng)建準確、靈活、快速的系統(tǒng)以獲取結果。本文詳細介紹了設計光學PoC接收鏈時需考慮的關鍵因素，闡釋了集成式光學前端能滿足這些性能需求的原因及相應的關鍵優(yōu)勢——助力構建適應未來需求的平臺。

發(fā)表于：2023/4/7

基于用戶特定空間的對抗推薦模型[通信與網(wǎng)絡][信息安全]

自編碼器和生成對抗網(wǎng)絡作為強大的模型已經(jīng)被應用到推薦系統(tǒng)領域，能補充用戶項目之間的交互信息。但這種模式的訓練下，大量的輔助信息被浪費，比如用戶特定信息。結合自編碼器、生成對抗網(wǎng)絡和輔助信息，提出了基于用戶特定空間的對抗推薦模型。為建立輔助信息和交互信息的聯(lián)系，將自編碼器的隱空間替換為用戶特定空間，交互信息和用戶特定信息的點對點映射又限制了模型的表達，因此，在用戶特定空間加入對抗訓練增加模型的性能。在兩個公開電影數(shù)據(jù)集的充分實驗證明了提出模型的有效性和優(yōu)越性。

發(fā)表于：2023/4/7

基于深度強化學習和社會力模型的移動機器人自主避障[其他][其他]

深度強化學習在移動機器人自主避障領域已得到廣泛應用，其基本原理是通過模擬環(huán)境中的不斷試錯，結合獎勵機制提升機器人的避障性能。然而，針對不同任務場景，網(wǎng)絡訓練效率存在顯著差異。同時，在人群密集的場景中，機器人的行為可能對人類造成干擾。為了應對訓練效率低下和機器人行為不符合社會規(guī)范的問題，提出了一種將社會力模型融入深度強化學習的自主避障策略。該策略首先將人類未來的運動軌跡考慮進獎勵函數(shù)，以確保機器人理解人類意圖并避免闖入人類的舒適區(qū)。其次，在訓練過程中引入先驗的傳統(tǒng)控制器模型，并設計了一種基于概率的切換開關，以隨機切換控制器輸出，提高機器人的探索效率。實驗結果表明，所提出的方法能夠增加機器人與人類之間的安全距離，同時實現(xiàn)平穩(wěn)導航。

發(fā)表于：2023/4/7

基于代碼嵌入的二進制代碼相似性分析方法[其他][其他]

代碼嵌入利用神經(jīng)網(wǎng)絡模型將二進制函數(shù)的代碼表示轉化為向量，在漏洞搜索等應用中展現(xiàn)了優(yōu)勢?，F(xiàn)有的方法將函數(shù)表示為匯編指令序列、控制流圖的拓撲結構或若干路徑，都沒有克服不同編譯環(huán)境導致控制流圖結構變化的干擾。為此,設計了基于基本塊樹（Basic Block Tree, BBT)的代碼表示以及構建了對應的代碼嵌入模型BBTree。首先，二進制函數(shù)被表示為一系列BBT，每個BBT被處理為指令序列；其次，BBTree利用LSTM和BiGRU將基于BBT的代碼表示轉化為向量；最后，通過計算向量間的距離去高效衡量對應函數(shù)的相似性。在代碼搜索中，BBTree的平均準確率比主流工具提升了24.8%；在漏洞搜索中，BBTree的平均召回率比主流工具提升了26.1%。

發(fā)表于：2023/4/7

基于ARIMA和改進LSTM的突發(fā)事件輿情熱度預測[其他][其他]

針對突發(fā)重大公共衛(wèi)生事件的網(wǎng)絡輿情熱度預測模型存在較大誤差問題，文章選取百度指數(shù)作為輿情熱度，提出了AMRIMA預測和改進的LSTM預測方法。首先,使用ARIMA模型預測新冠肺炎疫情以天為單位的輿情熱度；其次，使用改進LSTM預測新冠肺炎疫情以小時為單位的輿情熱度,在LSTM中加入注意力機制，實現(xiàn)了提高預測精度的目的；最后，得出預測結果。實驗結果表明，ARIMA算法和改進LSTM算法能更準確預測網(wǎng)絡輿情熱度值，有效提高了網(wǎng)絡輿情熱度的預測精度。

發(fā)表于：2023/4/7

異步審理模式的訴訟效率分析[其他][其他]

異步審理模式基于其在時間和空間上的“非同步”性與堅持“直接言詞原則”的傳統(tǒng)訴訟模式形成了鮮明對比。關于異步審理模式對訴訟效率的影響問題，使用最小二乘法和傾向得分匹配法實證分析了杭州互聯(lián)網(wǎng)法院5 714份裁判文書，得出以下結論：首先，采用異步審理模式的案件相較于非異步審理的案件顯著提高了158%的訴訟效率。基于高效與便捷兩種優(yōu)勢，異步審理模式對于當事人接近正義具有積極作用。其次，異步審理模式對于不同案件類型的訴訟效率具有異質性。現(xiàn)階段，異步審理司法實踐更多適用于以銀行為主體的借款糾紛。為更好發(fā)揮異步審理模式的制度功能，一方面應當明確異步審理模式的適用群體為弱勢自然人群體并加強其認知度；另一方面，在訴訟標的額上限定適用異步審理模式的案件范圍，突出異步審理模式的非普適性，以減少異步審理模式對于民事訴訟程序正義價值的沖擊。

發(fā)表于：2023/4/7

自動駕駛極端情況下的算法治理探究[人工智能][汽車電子]

隨著自動駕駛汽車技術的發(fā)展，極端情況下的事故算法將傳統(tǒng)的電車難題思想實驗轉變?yōu)樨酱鉀Q的現(xiàn)實困境。極端情況算法不僅直接關系到所有道路交通使用者的生命安全，還涉及自動駕駛交通事故責任的分配與承擔，需要在智能網(wǎng)聯(lián)汽車正式上路與商業(yè)化運營前給出明確的部署方案。基于已有的應用倫理學理論、機器學習編碼道德、用戶預設道德選擇三類風險分配方案的優(yōu)缺點，本文從生產(chǎn)商可能承擔的法律風險出發(fā)，提出一種可能的風險分配思路，期望通過設立一定規(guī)則排除刑事責任，緩減民事賠償責任，利用法律、倫理和技術的有機結合構建極端情況算法規(guī)制框架。

發(fā)表于：2023/4/7